【机器学习笔记】Python基础笔记

基础语法

加载数据：pd.read_csv

• 加载csv格式的数据，并以pd格式存储

import pandas as pd
# 查看文件相关路径
iowa_file_path = '../input/home-data-for-ml-course/train.csv'
# 读取数据并保存为 DataFrame 格式 ，以train.csv数据为例
home_data = pd.read_csv(iowa_file_path)

查看数据大小：shape

home_data.shape

结果：

(1460, 81)

浏览数据行字段：columns

home_data.columns

结果：

Index(['MSSubClass', 'MSZoning', 'LotFrontage', 'LotArea', 'Street', 'Alley','LotShape', 'LandContour', 'Utilities', 'LotConfig', 'LandSlope','Neighborhood', 'Condition1', 'Condition2', 'BldgType', 'HouseStyle','OverallQual', 'OverallCond', 'YearBuilt', 'YearRemodAdd', 'RoofStyle','RoofMatl', 'Exterior1st', 'Exterior2nd', 'MasVnrType', 'MasVnrArea','ExterQual', 'ExterCond', 'Foundation', 'BsmtQual', 'BsmtCond','BsmtExposure', 'BsmtFinType1', 'BsmtFinSF1', 'BsmtFinType2','BsmtFinSF2', 'BsmtUnfSF', 'TotalBsmtSF', 'Heating', 'HeatingQC','CentralAir', 'Electrical', '1stFlrSF', '2ndFlrSF', 'LowQualFinSF','GrLivArea', 'BsmtFullBath', 'BsmtHalfBath', 'FullBath', 'HalfBath','BedroomAbvGr', 'KitchenAbvGr', 'KitchenQual', 'TotRmsAbvGrd','Functional', 'Fireplaces', 'FireplaceQu', 'GarageType', 'GarageYrBlt','GarageFinish', 'GarageCars', 'GarageArea', 'GarageQual', 'GarageCond','PavedDrive', 'WoodDeckSF', 'OpenPorchSF', 'EnclosedPorch', '3SsnPorch','ScreenPorch', 'PoolArea', 'PoolQC', 'Fence', 'MiscFeature', 'MiscVal','MoSold', 'YrSold', 'SaleType', 'SaleCondition'],dtype='object')

浏览少量数据：head()

• 查看前五行数据

home_data.head()

结果：

浏览数据概要：describe()

• 打印pd格式存储的数据

# 打印 home_data 的数据集
home_data.describe()

• 结果：

              Rooms         Price      Distance      Postcode      Bedroom2  \
count  13580.000000  1.358000e+04  13580.000000  13580.000000  13580.000000   
mean       2.937997  1.075684e+06     10.137776   3105.301915      2.914728   
std        0.955748  6.393107e+05      5.868725     90.676964      0.965921   
min        1.000000  8.500000e+04      0.000000   3000.000000      0.000000   
25%        2.000000  6.500000e+05      6.100000   3044.000000      2.000000   
50%        3.000000  9.030000e+05      9.200000   3084.000000      3.000000   
75%        3.000000  1.330000e+06     13.000000   3148.000000      3.000000   
max       10.000000  9.000000e+06     48.100000   3977.000000     20.000000   Bathroom           Car       Landsize  BuildingArea    YearBuilt  \
count  13580.000000  13518.000000   13580.000000   7130.000000  8205.000000   
mean       1.534242      1.610075     558.416127    151.967650  1964.684217   
std        0.691712      0.962634    3990.669241    541.014538    37.273762   
min        0.000000      0.000000       0.000000      0.000000  1196.000000   
25%        1.000000      1.000000     177.000000     93.000000  1940.000000   
50%        1.000000      2.000000     440.000000    126.000000  1970.000000   
75%        2.000000      2.000000     651.000000    174.000000  1999.000000   
max        8.000000     10.000000  433014.000000  44515.000000  2018.000000   Lattitude    Longtitude  Propertycount  
count  13580.000000  13580.000000   13580.000000  
mean     -37.809203    144.995216    7454.417378  
std        0.079260      0.103916    4378.581772  
min      -38.182550    144.431810     249.000000  
25%      -37.856822    144.929600    4380.000000  
50%      -37.802355    145.000100    6555.000000  
75%      -37.756400    145.058305   10331.000000  
max      -37.408530    145.526350   21650.000000  

• 结果解释：
  • 这部分为数据的概要，描述每个字段的基本情况，最顶行是数据集里的每一个字段，左侧第一列是每个字段的基本情况，每个字段有8个数字。
  • 第一个数字count，显示了有多少行没有缺失值。
    • 缺失值的原因有很多。例如，在调查一套一居室的房子时，不会收集第二居室（Bedroom2）的大小。这套房子的第二居室的count值就不会计算该套房子。
  • 第二个值是mean，它是平均值。在这种情况下，std是标准偏差，用于测量数值在数值上的分布情况。
  • min、25%、50%、75%和max：请想象将每列从最低值到最高值进行排序。第一个值就是最小值min，最后一个值就是最大值max。如果你在列表中遍历四分之一个，它就是25%的值（比如10000个数据，第2500个数据就是25%值），第50%和第75%值的定义类似。

基础功能语法

缺省值

去除缺失值：dropna

去除结束最好借助home_data.shape检查一下去掉了多少

按行删除：存在空值，即删除该行

• 如果有一项数值不存在，则判定为缺失值，进行删除。
  • 去除前需要确定不要有某一列数据全部缺失

home_data = home_data.dropna(axis=0)

按行删除：所有数据都为空值，即删除该行

• 如果有一项数值不存在，则判定为缺失值，进行删除。
  • 去除前需要确定不要有某一列数据全部缺失

home_data = home_data.dropna(axis=0)

或

home_data = home_data.dropna(axis=0,how='any')

按列删除：该列非空元素小于10个的，即去除该列

home_data = home_data.dropna(axis='columns', thresh=10)

设置子集：去除多列都为空的行

• 将列Alley和FireplaceQu为空的行去除

home_data = home_data.dropna(axis='index', how='all', subset=['Alley','FireplaceQu'])

分割后删除缺省列：.drop

• 当我们分割好了训练集和验证集，已经进行了一系列操作，这时我们想知道同一训练集和验证集，删除缺省列比不删除缺省列的MAE值是否会更优秀，我们可以通过下述语句来检验。

# 获取缺少值的列的名称
cols_with_missing = [col for col in X_train.columnsif X_train[col].isnull().any()]# 删除训练和验证数据中的列
reduced_X_train = X_train.drop(cols_with_missing, axis=1)
reduced_X_valid = X_valid.drop(cols_with_missing, axis=1)
print("删除缺省列后的MAE值:")
print(score_dataset(reduced_X_train, reduced_X_valid, y_train, y_valid))

插补：SimpleImputer()

• 将缺少的值替换为每列的平均值。
• SimpleImputer可以携带的参数
  • missing_values：int, float, str, (默认)np.nan或是None, 即缺失值是什么。
  • strategy：默认为mean，还有median、most_frequent、constant
    • mean表示该列的缺失值由该列的均值填充
    • median为中位数
    • most_frequent为众数
    • constant表示将空值填充为自定义的值，但这个自定义的值要通过fill_value来定义。
  • fill_value：str或数值，默认为Zone。当strategy == “constant"时，fill_value被用来替换所有出现的缺失值（missing_values）。fill_value为Zone，当处理的是数值数据时，缺失值（missing_values）会替换为0，对于字符串或对象数据类型则替换为"missing_value” 这一字符串。
  • verbose：int，（默认）0，控制imputer的冗长。
  • copy：boolean，（默认）True，表示对数据的副本进行处理，False对数据原地修改。
  • add_indicator：boolean，（默认）False，True则会在数据后面加入n列由0和1构成的同样大小的数据，0表示所在位置非缺失值，1表示所在位置为缺失值

from sklearn.impute import SimpleImputer# 插补，生成新的训练特征和验证特征，暂时没有列名
my_imputer = SimpleImputer()
imputed_X_train = pd.DataFrame(my_imputer.fit_transform(X_train))
imputed_X_valid = pd.DataFrame(my_imputer.transform(X_valid))# 对新的训练特征和验证特征赋予真实的列名
imputed_X_train.columns = X_train.columns
imputed_X_valid.columns = X_valid.columnsprint("插补后的MAE值:")
print(score_dataset(imputed_X_train, imputed_X_valid, y_train, y_valid))

插补的扩展

• 我们像以前一样对缺失的值进行插补，之后，对于原始数据集中缺少条目的每一列，我们添加一个新列，显示该条目是否为缺失后进行插补的值。
  

# 制作副本以避免更改原始数据(输入时)
X_train_plus = X_train.copy()
X_valid_plus = X_valid.copy()# 制作新的栏目，标明因缺省需要新增的列
for col in cols_with_missing:X_train_plus[col + '_was_missing'] = X_train_plus[col].isnull()X_valid_plus[col + '_was_missing'] = X_valid_plus[col].isnull()# 插补，生成新的训练特征和验证特征，暂时没有列名
my_imputer = SimpleImputer()
imputed_X_train_plus = pd.DataFrame(my_imputer.fit_transform(X_train_plus))
imputed_X_valid_plus = pd.DataFrame(my_imputer.transform(X_valid_plus))# 对新的训练特征和验证特征赋予真实的列名
imputed_X_train_plus.columns = X_train_plus.columns
imputed_X_valid_plus.columns = X_valid_plus.columnsprint("插补扩展后的MAE值:")
print(score_dataset(imputed_X_train_plus, imputed_X_valid_plus, y_train, y_valid))

选择数据集里的目标

单一目标

• 直接用.取出目标值
  • 该方法适仅用于英文

y = home_data.Price

• 用中括号加引号
  • 该方法适用于中文和英文

y = home_data.['Price']

结果：

• Price为特征，数据集里全部的Price称为目标，结果为列表

1       181500
2       223500
3       140000
4       250000
6       307000...  
1451    287090
1454    185000
1455    175000
1456    210000
1457    266500

通常预测结果我们定义为：y

多个目标

• 定义特征，选择目标
  • 变量X具有包含’LotArea’, 'LotConfig’两个特征的数据集

home_data_features = ['LotArea', 'LotConfig']
X = home_data[home_data_features]

结果：

      LotArea LotConfig
1        9600       FR2
2       11250    Inside
3        9550    Corner
4       14260       FR2
6       10084    Inside
...       ...       ...
1451     9262    Inside
1454     7500    Inside
1455     7917    Inside
1456    13175    Inside
1457     9042    Inside

通常已知数据集我们定义为：X

输出：to_csv

• 生成一个CSV文件submission.csv，包含Id和SalePrice

output = pd.DataFrame({'Id': test_data.Id,'SalePrice': test_preds})
output.to_csv('submission.csv', index=False)

分类变量

• 如果数据不是数值，则需要进行特殊处理
• 一般来说，one-hot编码的性能通常最好，删除分类列的性能通常最差，但具体情况会有所不同。

删除分类列：select_dtypes()

• 删除非数值

drop_X_train = X_train.select_dtypes(exclude=['object'])
drop_X_valid = X_valid.select_dtypes(exclude=['object'])print("MAE值:")
print(score_dataset(drop_X_train, drop_X_valid, y_train, y_valid))

顺序编码：OrdinalEncoder()

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder# 制作副本以避免更改原始数据
label_X_train = X_train.copy()
label_X_valid = X_valid.copy()# 对包含分类数据的每一列应用顺序编码器
ordinal_encoder = OrdinalEncoder()
label_X_train[object_cols] = ordinal_encoder.fit_transform(X_train[object_cols])
label_X_valid[object_cols] = ordinal_encoder.transform(X_valid[object_cols])print("MAE值:")
print(score_dataset(label_X_train, label_X_valid, y_train, y_valid))

One-Hot 编码：OneHotEncoder()

• 设置handle_unknown='ignore’以避免验证数据包含训练数据中未表示的类时出错
• 设置sparse=False可确保编码的列作为numpy数组（而不是稀疏矩阵）返回。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder# 对包含分类数据的每一列生成one-hot编码列
OH_encoder = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore', sparse=False)
OH_cols_train = pd.DataFrame(OH_encoder.fit_transform(X_train[object_cols]))
OH_cols_valid = pd.DataFrame(OH_encoder.transform(X_valid[object_cols]))# One-hot编码索引重置
OH_cols_train.index = X_train.index
OH_cols_valid.index = X_valid.index# 删除原始分类列，比如Color列
num_X_train = X_train.drop(object_cols, axis=1)
num_X_valid = X_valid.drop(object_cols, axis=1)# 将one-hot编码列加入其中，比如Red\Yellow\Green
OH_X_train = pd.concat([num_X_train, OH_cols_train], axis=1)
OH_X_valid = pd.concat([num_X_valid, OH_cols_valid], axis=1)print("MAE值:")
print(score_dataset(OH_X_train, OH_X_valid, y_train, y_valid))

计算唯一值：unique()和nunique()

• unique()方法返回的是去重之后的不同值
• nunique()方法则直接返回不同值的个数
• dropna为True时不包含空值，为False时包含空值

import pandas as pd
import numpy as np
s1 = pd.Series(['A', 7, 6, 3, 4, 1, 2, 3, 5, 4, 1, 1])
print('s1中不同值s1.unique():', s1.unique())
print('s1中不同值的个数len(s1.unique()):', len(s1.unique()))
print('s1中不同值的个数s1.nunique():', s1.nunique())# 当存在Nan、None时
print('='*30)
s2 = pd.Series(['A', 7, 6, 3, np.NAN, np.NaN,4, 1, 2, 3, 5, 4, 1, 1, pd.NaT, None])
print('s2中不同值s2.unique():', s2.unique())
print('s2中不同值的个数len(s2.unique()):', len(s2.unique()))
print('s2中不同值的个数s2.nunique():', s2.nunique())
print('s2中不同值的个数(包含空值)s2.nunique(dropna=False):', s2.nunique(dropna=False))
print('s2中不同值的个数(不包含空值)s2.nunique(dropna=True):', s2.nunique(dropna=True))

结果：

s1中不同值s1.unique(): ['A' 7 6 3 4 1 2 5]
s1中不同值的个数len(s1.unique()): 8
s1中不同值的个数s1.nunique(): 8
==============================
s2中不同值s2.unique(): ['A' 7 6 3 nan 4 1 2 5 NaT None]
s2中不同值的个数len(s2.unique()): 11
s2中不同值的个数s2.nunique(): 8
s2中不同值的个数(包含空值)s2.nunique(dropna=False): 11
s2中不同值的个数(不包含空值)s2.nunique(dropna=True): 8

建模方法

基本流程

• 定义：它将是什么类型的模型？决策树、随机森林等模型，以及定义模型的一些基本参数。
• 拟合：从提供的数据集中捕获模式。
• 预测：预测想要的数值。
• 评估：确定模型预测的准确性。

决策树模型：DecisionTreeRegressor

• 拟合过程不能处理非数值字段，数据集中若有字母、符号、中文等，需要进行特殊处理

定义

• 决策树是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。

加载数据

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor# 定义模型为random_state指定一个数字，以确保每次运行的结果相同
iowa_model= DecisionTreeRegressor(random_state=1)# 预测目标：价格
y = home_data.SalePrice# 模型特征
feature_names = ["LotArea", "YearBuilt", "1stFlrSF", "2ndFlrSF","FullBath", "BedroomAbvGr", "TotRmsAbvGrd"]
# 定义特征集
X=home_data[feature_names]

分割数据：train_test_split(X, y, random_state = 0)

• X：特征集
• y：目标集
• train_X：训练特征集
• val_X：验证特征集
• train_y：训练目标集
• val_y ：验证目标集
• random_state：参数值保证每次得到相同的分割的数据

train_X, val_X, train_y, val_y = train_test_split(X, y, random_state = 0)

其他参数介绍：

• train_size：训练集占比，训练集占数据集的比重，如果是整数的话就是训练的数量
• test_size：验证集占比，验证集占数据集的比重，如果是整数的话就是验证的数量

拟合：.fit(train_X, train_y)

iowa_model.fit(train_X, train_y)

预测：.predict(val_X)

• 在验证数据上获得预测值

val_predictions = iowa_model.predict(val_X)

评估：mean_absolute_error(val_y, val_predictions)

• 计算验证数据中的平均绝对误差

val_mae = mean_absolute_error(val_y, val_predictions)

范例

https://www.kaggle.com/code/hyon666666/exercise-underfitting-and-overfitting?scriptVersionId=119421539

# Code you have previously used to load data
import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor# Path of the file to read
iowa_file_path = '../input/home-data-for-ml-course/train.csv'home_data = pd.read_csv(iowa_file_path)
# Create target object and call it y
y = home_data.SalePrice
# Create X
features = ['LotArea', 'YearBuilt', '1stFlrSF', '2ndFlrSF', 'FullBath', 'BedroomAbvGr', 'TotRmsAbvGrd']
X = home_data[features]# Split into validation and training data
train_X, val_X, train_y, val_y = train_test_split(X, y, random_state=1)# Specify Model
iowa_model = DecisionTreeRegressor(random_state=1)
# Fit Model
iowa_model.fit(train_X, train_y)# Make validation predictions and calculate mean absolute error
val_predictions = iowa_model.predict(val_X)
val_mae = mean_absolute_error(val_predictions, val_y)
print("Validation MAE: {:,.0f}".format(val_mae))# Set up code checking
from learntools.core import binder
binder.bind(globals())
from learntools.machine_learning.ex5 import *
print("\nSetup complete")def get_mae(max_leaf_nodes, train_X, val_X, train_y, val_y):model = DecisionTreeRegressor(max_leaf_nodes=max_leaf_nodes, random_state=0)model.fit(train_X, train_y)preds_val = model.predict(val_X)mae = mean_absolute_error(val_y, preds_val)return(mae)candidate_max_leaf_nodes = [5, 25, 50, 100, 250, 500]
# Write loop to find the ideal tree size from candidate_max_leaf_nodes
scores = {leaf_size: get_mae(leaf_size, train_X,val_X, train_y, val_y) for leaf_size in candidate_max_leaf_nodes}# Store the best value of max_leaf_nodes (it will be either 5, 25, 50, 100, 250 or 500)
best_tree_size = min(scores, key=scores.get)# Fill in argument to make optimal size and uncomment
final_model =DecisionTreeRegressor(max_leaf_nodes=best_tree_size, random_state=1)# fit the final model and uncomment the next two lines
final_model.fit(X, y)

随机森林模型：DecisionTreeRegressor

定义

import pandas as pd# 获取数据
melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv'
melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path) 
# 筛选缺少值的行
melbourne_data = melbourne_data.dropna(axis=0)
# 选择模板及特征
y = melbourne_data.Price
melbourne_features = ['Rooms', 'Bathroom', 'Landsize', 'BuildingArea', 'YearBuilt', 'Lattitude', 'Longtitude']
X = melbourne_data[melbourne_features]from sklearn.model_selection import train_test_split# 拆分数据为训练集和验证集
train_X, val_X, train_y, val_y = train_test_split(X, y,random_state = 0)

拟合：.fit(train_X, train_y)

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_errorforest_model = RandomForestRegressor(random_state=1)
forest_model.fit(train_X, train_y)

预测：predict(val_X)

melb_preds = forest_model.predict(val_X)
print(mean_absolute_error(val_y, melb_preds))

评估：mean_absolute_error(val_y, melb_preds)

• 计算验证数据中的平均绝对误差

val_mae = mean_absolute_error(val_y, melb_preds)

范例1

# Set up code checking
from learntools.core import binder
binder.bind(globals())
from learntools.machine_learning.ex7 import *# Set up filepaths
import os
if not os.path.exists("../input/train.csv"):os.symlink("../input/home-data-for-ml-course/train.csv", "../input/train.csv")  os.symlink("../input/home-data-for-ml-course/test.csv", "../input/test.csv") # Import helpful libraries
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.model_selection import train_test_split# Load the data, and separate the target
iowa_file_path = '../input/train.csv'
home_data = pd.read_csv(iowa_file_path)
y = home_data.SalePrice# Create X (After completing the exercise, you can return to modify this line!)
features = ['LotArea', 'YearBuilt', '1stFlrSF', '2ndFlrSF', 'FullBath', 'BedroomAbvGr', 'TotRmsAbvGrd']# Select columns corresponding to features, and preview the data
X = home_data[features]
X.head()# Split into validation and training data
train_X, val_X, train_y, val_y = train_test_split(X, y, random_state=1)# Define a random forest model
rf_model = RandomForestRegressor(random_state=1)
rf_model.fit(train_X, train_y)
rf_val_predictions = rf_model.predict(val_X)
rf_val_mae = mean_absolute_error(rf_val_predictions, val_y)print("Validation MAE for Random Forest Model: {:,.0f}".format(rf_val_mae))

范例2

• 获取数据

# Set up code checking
import os
if not os.path.exists("../input/train.csv"):os.symlink("../input/home-data-for-ml-course/train.csv", "../input/train.csv")  os.symlink("../input/home-data-for-ml-course/test.csv", "../input/test.csv")  
from learntools.core import binder
binder.bind(globals())
from learntools.ml_intermediate.ex1 import *
print("Setup Complete")

• 分割数据

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split# Read the data
X_full = pd.read_csv('../input/train.csv', index_col='Id')
X_test_full = pd.read_csv('../input/test.csv', index_col='Id')# Obtain target and predictors
y = X_full.SalePrice
features = ['LotArea', 'YearBuilt', '1stFlrSF', '2ndFlrSF', 'FullBath', 'BedroomAbvGr', 'TotRmsAbvGrd']
X = X_full[features].copy()
X_test = X_test_full[features].copy()# Break off validation set from training data
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, train_size=0.8, test_size=0.2,random_state=0)

• 查看部分数据

X_train.head()
'''
LotArea	YearBuilt	1stFlrSF	2ndFlrSF	FullBath	BedroomAbvGr	TotRmsAbvGrd
Id							
619	11694	2007	1828	0	2	3	9
871	6600	1962	894	0	1	2	5
93	13360	1921	964	0	1	2	5
818	13265	2002	1689	0	2	3	7
303	13704	2001	1541	0	2	3	6
'''

• 定义了五种不同的随机森林模型

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor# Define the models
model_1 = RandomForestRegressor(n_estimators=50, random_state=0)
model_2 = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
model_3 = RandomForestRegressor(n_estimators=100, criterion='mae', random_state=0)
model_4 = RandomForestRegressor(n_estimators=200, min_samples_split=20, random_state=0)
model_5 = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=7, random_state=0)models = [model_1, model_2, model_3, model_4, model_5]

• 定义一个MAE计算函数

from sklearn.metrics import mean_absolute_error# Function for comparing different models
def score_model(model, X_t=X_train, X_v=X_valid, y_t=y_train, y_v=y_valid):model.fit(X_t, y_t)preds = model.predict(X_v)return mean_absolute_error(y_v, preds)

• 计算每一个随机森林的MAE

for i in range(0, len(models)):mae = score_model(models[i])print("Model %d MAE: %d" % (i+1, mae))

简单函数

通用的MAE计算

• model：模型
• X_t：函数内部变量，代表验证特征
• X_train：函数外部变量，代表训练特征
• X_t=X_train：调用此函数时，无需输入该变量，会自动获取上文中的X_train，赋值给X_t，其他用法同理
• y_t：函数内部变量，代表验证集
• y_valid：函数外部变量，代表训练集
• 函数使用方法：mae = score_model(model)

from sklearn.metrics import mean_absolute_error# Function for comparing different models
def score_model(model, X_t=X_train, X_v=X_valid, y_t=y_train, y_v=y_valid):model.fit(X_t, y_t)preds = model.predict(X_v)return mean_absolute_error(y_v, preds)

随机森林计算MAE

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error# Function for comparing different approaches
def score_dataset(X_train, X_valid, y_train, y_valid):model = RandomForestRegressor(n_estimators=10, random_state=0)model.fit(X_train, y_train)preds = model.predict(X_valid)return mean_absolute_error(y_valid, preds)

复杂函数

决策树叶子节点的选择

• 决策树叶子节点选择过大或过小，会导致出现过拟合或欠拟合问题
  • 过拟合：捕捉未来不会再次出现的虚假模式，导致预测不太准确
  • 欠拟合：未能捕捉相关模式，再次导致预测不准确。
• 使用工具函数来帮助比较max_leaf_nodes不同值的MAE分数

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressordef get_mae(max_leaf_nodes, train_X, val_X, train_y, val_y):model = DecisionTreeRegressor(max_leaf_nodes=max_leaf_nodes, random_state=0)model.fit(train_X, train_y)preds_val = model.predict(val_X)mae = mean_absolute_error(val_y, preds_val)return(mae)

• 使用for循环来比较用max_leaf_nodes的不同值构建的模型的精度。

# 不同的max_leaf_nodes对应不同的 MAE 
for max_leaf_nodes in [5, 50, 500, 5000]:my_mae = get_mae(max_leaf_nodes, train_X, val_X, train_y, val_y)print("Max leaf nodes: %d  \t\t Mean Absolute Error:  %d" %(max_leaf_nodes, my_mae))

• 结果

Max leaf nodes: 5  		 Mean Absolute Error:  347380
Max leaf nodes: 50  		 Mean Absolute Error:  258171
Max leaf nodes: 500  		 Mean Absolute Error:  243495
Max leaf nodes: 5000  		 Mean Absolute Error:  254983

由此可以得出，500是一个比较合适的叶子节点

• 更精简的使用方法

# 叶子节点集合
candidate_max_leaf_nodes = [5, 25, 50, 100, 250, 500]
# 一行代码计算叶子节点对应的MAE
scores = {leaf_size: get_mae(leaf_size, train_X,val_X, train_y, val_y) for leaf_size in candidate_max_leaf_nodes}
# 选择最合适的叶子节点
best_tree_size = min(scores, key=scores.get)

管道：Pipeline

介绍

管道是保持数据预处理和建模代码井然有序的一种简单方法。具体来说，管道将预处理和建模步骤捆绑在一起，这样您就可以像使用单个步骤一样使用整个包。

使用步骤

• 加载数据

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split# 读取训练集
X_full = pd.read_csv('../input/train.csv', index_col='Id')
# 读取测试集
X_test_full = pd.read_csv('../input/test.csv', index_col='Id')# 将'SalePrice'列数值为空的行删除
X_full.dropna(axis=0, subset=['SalePrice'], inplace=True)# 将'SalePrice'列数值放到y上
y = X_full.SalePrice# 将'SalePrice'列在X_full上删除
X_full.drop(['SalePrice'], axis=1, inplace=True)# 从训练数据中分离出验证集
X_train_full, X_valid_full, y_train, y_valid = train_test_split(X_full, y, train_size=0.8, test_size=0.2,random_state=0)

• 选择数值列和字符列

# 选择重复值小于10且为object类型的列（一般都是字符串，重复数小于10为了便于分类变量）
categorical_cols = [cname for cname in X_train_full.columns ifX_train_full[cname].nunique() < 10 and X_train_full[cname].dtype == "object"]#选择'int64'和'float64'类型的列
numerical_cols = [cname for cname in X_train_full.columns if X_train_full[cname].dtype in ['int64', 'float64']]

• 创建新的训练集、验证集、测试集

# 创建新的训练集、验证集、测试集，只保留选定的列数据
my_cols = categorical_cols + numerical_cols
X_train = X_train_full[my_cols].copy()
X_valid = X_valid_full[my_cols].copy()
X_test = X_test_full[my_cols].copy()

• 搭建管道

from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error# 数字数据预处理，采用插补的constant策略
numerical_transformer = SimpleImputer(strategy='constant')# 分类数据的预处理，采用插补的most_frequent策略和OneHot编码方法
categorical_transformer = Pipeline(steps=[('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))
])# 数值和分类数据的束预处理
# 这里的numerical_cols和categorical_cols是刚才获取到的变量，表示数值类型的列和object类型的列
preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[('num', numerical_transformer, numerical_cols),('cat', categorical_transformer, categorical_cols)])# 定义随机森林模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)# 在管道中将预处理和建模的代码进行捆绑
clf = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor),('model', model)])# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)# 预测数值
preds = clf.predict(X_valid)# 验证模型
print('MAE:', mean_absolute_error(y_valid, preds))

计算

计算数据平局值：round

• 计算某一列数据的平局值，保留到整数
  • home_data为pd：处理过的数据集
  • LotArea：数据集的某一字段

avg_lot_size = round(home_data['LotArea'].mean())

计算日期：datetime

• 计算到今天为止，最新的房子最悠久的历史（今年 - 它的建造日期）
  • home_data为pd：处理过的数据集
  • datetime.datetime.now().year：当前时间
  • YearBuilt：在数据集中表示房子建造市场

import datetime
newest_home_age = datetime.datetime.now().year-home_data['YearBuilt'].max()